最近我注意到一个有趣的现象：很多人在谈论AI编程时，把「随便试试」和「氛围编程」混为一谈。这让我想起当年互联网刚兴起时，人们也分不清「上网冲浪」和「网络开发」的区别。今天，我想好好聊聊这两者的本质差异。
先说「随意尝试」（Vibing）。这就像你拿到一个新玩具，随便按几个按钮看看会发生什么。比如你对AI说：「帮我写个购物网站」，AI生成了一堆代码，你复制粘贴运行一下，不行就换个提示词再试试。整个过程很随意，没有系统性方法，完全靠运气。这种方式的产出往往是一次性的，难以维护，更别提规模化应用了。
而「氛围编程」（Vibe Coding）则完全不同。它是一套完整的工程方法论，核心是从「编写代码」转向「定义意图」。就像建筑师不亲自搬砖，而是绘制精确的蓝图。在氛围编程中，我们关注的是如何用清晰的提示词、接口规范和安全策略来指导AI生成和组装代码。
让我举个实际例子。假设要开发一个电商系统，随意尝试的做法可能是：「写个购物车功能」。而氛围编程的做法则是：定义清晰的接口契约（如购物车API规范）、业务规则（如库存检查逻辑）、安全策略（如支付验证流程），然后让AI基于这些规范来生成和演化代码。在这个过程中，代码本身可能随时被AI重写，但那些核心的意图描述和接口定义才是真正的资产。
这里就涉及到我在实践中总结的一个重要原则：代码是能力，意图与接口才是长期资产。就像Qgenius团队提出的观点，我们应该把提示词当作过去的代码来认真对待，而把生成的代码当作过去的可执行文件。这意味着我们不应该手动修改AI生成的代码，而是通过优化意图描述来驱动系统演进。
另一个关键区别在于系统性思维。随意尝试往往停留在单次交互层面，而氛围编程要求我们从系统架构角度思考。比如如何建立统一的数据治理体系？如何确保不同AI组件之间的标准互操作？如何设计可观测性和测试机制？这些都是工程化必须考虑的问题。
我观察到，很多企业在引入AI编程时陷入了「随意尝试」的陷阱。他们让员工零星地使用AI工具，却没有建立相应的工程规范和治理体系。结果就是产生了一大堆无法维护的「AI债务」——那些看似能运行但实际上无人理解的代码。
相比之下，采用氛围编程思维的企业会建立完整的开发生态：统一的提示词版本管理、标准化的接口描述、自动化的测试验证，以及清晰的权责划分。这让我想起亚马逊的API优先文化，只不过现在是把这种文化延伸到AI驱动的开发中。
当然，氛围编程还面临很多挑战。模型的可靠性、安全性的保障、工程工具链的成熟度，这些都是需要持续探索的领域。但方向是明确的：我们要从「代码工匠」转变为「意图架构师」。
最后留给大家一个问题：当AI能生成大部分代码时，什么才是软件开发中真正不可替代的价值？是写出更复杂的算法，还是能够更精准地定义业务意图和系统边界？在我看来，答案显然是后者。而这，正是氛围编程要带给我们的思维转变。